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申请/专利权人：上海徒数科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于图像识别的呼吸道检查结果判读方法及系统。该方法中，对用于呼吸道九项检查的标本的荧光图像进行预处理；对预处理后的荧光图像的细胞轮廓和背景进行分离，以对细胞轮廓图像进行提取，从所述荧光图像中分离出多个包含细胞对象的小尺寸图像；对分离后的小尺寸图像进行卷积神经网络的前向运算处理，并得到分类结果；对所述分类结果分别进行计数，根据人工设定的判定条件，输出最终判读结果。本发明基于通过采用大量原始数据充分训练后的软件，可以提高呼吸道九项检查检验项目判读的准确性和处理效率。而且能够大大降低医务人员的劳动强度，提高工作效率。
主权项：1.一种基于图像识别的呼吸道检查结果判读方法，其特征在于，包括如下步骤：对用于呼吸道九项检查的标本的荧光图像进行预处理；对预处理后的荧光图像的细胞轮廓和背景进行分离，以对细胞轮廓图像进行提取，从所述荧光图像中分离出多个包含细胞对象的小尺寸图像；对分离后的小尺寸图像进行卷积神经网络的前向运算处理，并得到分类结果；对所述分类结果分别进行计数，根据人工设定的判定条件，输出最终判读结果；其中，所述卷积神经网络包含3层卷积层：第一层为输入层，其用于输入分离出的各个所述小尺寸图像，第一层具有3个通道，分别用于接收输入图像的R、G、B三通道数据分量；第一层卷积层，用于提取颜色相关的图像特征；第一层卷积操作完成后，数据输入池化层，该池化层数据接入第二层卷积层，第二层卷积层用于提取颜色特征在二维空间上的分布关系；第二层卷积层处理完成的数据同样接入池化层，池化处理后，数据接入第三层卷积层，第三层卷积层用于提取荧光特征和其他干扰性杂质特征在二维空间上的区分特征；第三层卷积层处理结果送入输出层，输出层按照阴性、阳性、杂质三种分类输出预测可能性，即分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海徒数科技有限公司 基于图像识别的呼吸道检查结果判读方法及系统
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